Döntéselméleti modellek

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Döntéselméleti modellek"

Átírás

1 Döntéselméleti modellek gyakorlat Berta Árpád

2 Követelmények A félév során 40 pont szerezhető 0-19 pont : elégtelen (1) pont : elégséges (2) pont : közepes (3) pont : jó (4) pont : jeles (5) A 40 pont két részeredményből tevődik össze: (1) félév végi zh (20 pont) kötelező megírni kötelező minimum: 10 pont ha nincs meg vizsgára engedő dolgozatot kell írni, de az eredeti zh eredményből számolható ki a féléves eredmény: új pont nem szerezhető kötelező minimum 6 pont ha ez sincs meg félév végi eredmény: elégtelen (1) (2) féléves munka (20 pont) a gyakorlat látogatása kötelező előre egyeztetett téma feldolgozása: 6-12 oldalas esszé 30 perces előadás

3 Tematika Temesi József: A döntéselmélet alapjai (2002, Aula kiadó) Alapfogalmak Elemi döntési módszerek Döntés bizonytalanság mellett Értékelő függvények Hasznosság függvények

4 Tematika esszé témák Racionalitás, Herbert A. Simon: Korlátozott racionalitás Kilátáselmélet, Daniel Kahneman: Gyors és lassú gondolkodás Döntéstámogató eljárások: MACHBET, TOPSIS Egy döntéstámogató rendszer bemutatása: RightChoice (MAUT) Csoportos döntések: szavazási eljárások

5 Követelmények tipikus hibák, amik lenullázzák a féléves munkára kapható pontokat megkeresed az előző félévek hasonló témájú esszé és előadás kidolgozásait és lemásolod túlzottan ragaszkodsz a forrás tárgyalásmódjához és szóhasználatához (értsd: plágium)

6 Fontos időpontok szeptember 19.: esszé igény határidő november :59: esszé leadási határidő november 29.: zh december 6: vizsgára engedő zh

7 Egy döntési feladat Új városba költözéskor lakóingatlanhoz szeretnénk jutni. Ehhez feltesszük, hogy rendelkezünk egy alaptőkével, amely elegendő több lehetséges lakás (alternatívák) közül egy lakás megvásárlásához. A lakás kiválasztásához több különböző szempontot (kritériumot) kell figyelembe vennünk és ezek alapján a legjobbat kiválasztani. Ilyen például a lakás ára, mérete, beosztása, esztétikuma, külleme, a lakókörnyék közbiztonsági -, levegőminőségi szintje, kiszolgáló létesítmények (bolt, piac, kocsma, szórakozóhely), parkolási, biciklitárolási, megközelíthetőségi lehetőségek, a lakásból érzékelhető kilátás és a táj szerkezete. A feladat egyetlen cselekvési alternatíva kijelölése (pl: legjobb lakás).

8 Determinisztikus döntési feladat Az előző dián ilyen feladat volt A döntést nem befolyásolja a világ állapotainak lehetséges megváltozásai állandósági feltevés A félév első felében ilyen feladatokat fogunk vizsgálni

9 Alapfogalmak Alternatíva egy döntési szituáció lehetséges megoldása, lehetséges cselekvés alternatívák strukturált halmaza: döntési tér (v. döntési felület) megadása nem feltétlenül matematikai módon történik példa: a szóbajöhető lakások halmaza Kritériumok (v. szempontok, v. tényezők, v. célok) az alternatívák azon jellemzői, amelyeket figyelembe szeretnénk venni a döntési feladatban ezek alapján döntünk az alternatívák közül példa: lakás ára, mérete, beosztása metakritériumok: nem valódi, mérhető, hanem különböző (pl: pszichológiai) tényezők által behatárolt kritériumok példa: érzések, amikor belépünk a lakásba

10 Alapfogalmak Többtényezős döntési problémák adott véges (megszámlálható) sok alternatíva, véges sok kritérium a feladat: egyetlen cselekvési alternatíva kijelölése, vagy az alternatívák rangsorolása példa: legjobb lakás kiválasztása példa: lakások rangsorolása nincs egzakt, minden környezetben és problématípusra általánosan elfogadott algoritmus Döntéshozó felelős a döntés meghozásáért több személy is lehet (egyéni csoportos döntések) az objektív adatok ismeretén felül preferenciákkal rendelkezik, ezek befolyásolják a döntésében az esetek többségében azt tesszük fel, hogy a döntéshozó racionális döntést hoz, optimalizáló szemléletű ezt a feltevést járja körbe és cáfolja Herbert A. Simon és Daniel Kahneman (esszék) korlátozott racionalitás: kielégítő szemlélet (ez inkább az általános).

11 Egy újabb döntési feladat Többféle termék előállításának mennyiségéről kell döntenünk. Döntésünket elsősorban a korlátozottan rendelkezésünkre álló erőforrások (nyersanyag-, munkaerő- és költségkorlátok), illetve a termelés technológiai szabványai befolyásolják. Az elérendő cél a maximális profit, minimális környezeti kár okozásával.

12 Determinisztikus döntési feladat lineáris programozási feladat a feladatunk feltétel-rendszer és célok különválasztásából és egy matematikai programozási modell feladat felírásából tevődik össze (például Ax<=b) lineáris programozási feladat hozzárendelési feladat szállítási feladat... több célfüggvényünk van többcélú programozási feladat a változók folytonos és egész értékűek és a hozzájuk megadott korlátokkal testesítik meg a döntési szempontrendszerünk a legjobb döntés kiválasztását célfüggvény vezérli és matematikai feladatként megoldható az ismert módszerekkel (szimplex módszer, solverek) így NEM a többtényezős döntési problémákra ismertetett eljárásokkal foglalkozunk ilyen esetben

13 Többcélú programozási feladat új optimum-fogalom Pareto-optimum több cél egyidejű teljesülése úgy, hogy nem lehet olyan újabb lehetséges megoldást megadni, ami minden szempontból megegyezik az előzővel, de egy szempont szerint jobb az előzőnél végtelen sok ilyen eset van nem alkalmas a döntési probléma megoldására kompromisszumos megoldást kell találni

14 Többcélú programozási feladat Megoldása: súlyozásos módszer: célfüggvényekhez fontossági súlyokat rendelünk, súlyokkal képzett összegként áll elő az egyetlen cfgv nehéz a súly megadása lexikografikus módszer: legfontosabb cfgv lesz a cfgv melyik a legfontosabb? korlátok módszere: egy cfgv-t kiválasztunk a többit beépítjük a feltételrendszerbe mi lesz a korlát? kompromisszumprogramozás elve: kiszámoljuk minden cfgv szerinti legjobb értéket és azt az alternatívát (megoldást) választjuk, ami ehhez a legközelebb van mi a távolságfüggvény?

15 Következő döntési feladat A város önkormányzata új szemétégető telepítését kell megoldania, úgy hogy figyelembe veszi a technológiai megvalósítás feltételeit, a helyi munkaerő rendelkezésre állását, a telepítés költségeit és a környezeti kívánalmakat Lehetséges események: a munkaerő külföldre áramlik munkaerőhiány egy elhivatott helyi környezetvédő civil szervezet népszavazást kezdeményez a szemétégető telepítéséről a munkálatok során további nem várt költségek lépnek fel

16 Sztochasztikus döntési feladat döntés bizonytalanság mellett, kockázatos döntések előre nem várható, véletlenszerű események következtében megváltozhat a valóság lehetséges állapota a döntés eredményességének a kimenetele valamilyen véletlentől függ

17 Összefoglalás Többtényezős döntési modellek Determinisztikus döntési modellek egy kis részhalmaza a lineáris programozással megoldható feladatok Sztochasztikus döntési modellek

18 Döntési folyamat (1) döntési helyzet keletkezése konfliktus (fel kell oldani, dönteni kell) (2) döntési probléma megfogalmazása és formalizálása (a) a döntési cél megfogalmazása (b) alternatívák kijelölése (c) kritériumok meghatározása (3) módszer választás (nehéz) (4) megoldás: egyetlen cselekvési lehetőség kiválasztása (vagy alternat vák egyértelmű rangsorolása) ıı (5) kiértékelés, elemzés (helyes volt-e a döntésünk?)

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30

Részletesebben

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató Gazdálkodási és menedzsment alapszak Nappali tagozat Döntési módszerek Tantárgyi útmutató 2018/19. tanév II. félév 1 Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Döntési módszerek. D Kontaktórák száma/hét:

Részletesebben

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató Gazdálkodási és menedzsment alapszak Nappali tagozat Döntési módszerek Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1 Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Döntési módszerek. D Kontaktórák száma/hét:

Részletesebben

Fogalmak Navigare necesse est

Fogalmak Navigare necesse est Döntéselmélet Fogalmak Navigare necesse est - dönteni mindenkinek kell A döntés nem vezetői privilégium: de! vezetői kompetencia, a vezetői döntések hatása Fogalmak II. A döntés célirányos választás adott

Részletesebben

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Követelmények: Aláírás feltétele: foglalkozásokon való részvétel + a félév

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:

Részletesebben

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik

Részletesebben

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz II. évfolyam szakirány BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Operációkutatás tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév (2014/2015) I. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Operációkutatás Tanszék: BGF Módszertani Intézeti

Részletesebben

Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT

Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT döntés döntéselőkészítés D ö n t é s i f o l y a m a t döntés és megvalósítás döntéselőkészítés Döntési folyamat A probléma felismerése, azonosítása, megfogalmazása

Részletesebben

KÖTELEZŐ PROGRAM, SZÁMONKÉRÉSEK. Részletek

KÖTELEZŐ PROGRAM, SZÁMONKÉRÉSEK. Részletek KÖTELEZŐ PROGRAM, SZÁMONKÉRÉSEK Részletek FELADATOK Két zárthelyi dolgozat Önállóan kidolgozandó feladat (adatbázis alapú mintaalkalmazás készítése) A KÖTELEZŐ FELADAT A félév során kötelező programot

Részletesebben

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Döntéselméleti modellek gyakorlat Döntéselméleti modellek gyakorlat Berta Árpád November 14, 2017 Contents 1 Bevezetés - Többtényezős döntések 2 1.1 Egy jellemző döntési feladat - lakásvásárlási probléma............... 2 1.2 Alapfogalmak.....................................

Részletesebben

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu Budapest 200. október 10. Mit tanulunk ma? Szállítási feladat Megoldása Adott: Egy árucikk, T 1, T 2, T,..., T m termelőhely, melyekben rendre

Részletesebben

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Döntéselméleti modellek gyakorlat Döntéselméleti modellek gyakorlat Berta Árpád September 30, 2015 Contents 1 Bevezetés - Többtényezős döntések 2 1.1 Egy jellemző döntési feladat - lakásvásárlási probléma............... 2 1.2 Alapfogalmak.....................................

Részletesebben

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo nappali tagozat Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató 2017/18 tanév 1. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás Tantárgy kódja: OPKU1KOMEMM Tanterv szerinti

Részletesebben

0. BEVEZETÉS. Decision theory: web Google keresés= 27 millió találat Döntéselmélet: web Google keresés= 12 ezer találat. orvosi,

0. BEVEZETÉS. Decision theory: web Google keresés= 27 millió találat Döntéselmélet: web Google keresés= 12 ezer találat. orvosi, 0. BEVEZETÉS Decision theory: web Google keresés= 27 millió találat Döntéselmélet: web Google keresés= 12 ezer találat Döntéselmélet néhány területe: orvosi, ogi, bírói, közgazdasági, műszaki, egyéb. Módszerek

Részletesebben

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet Közgazdasági elméletek Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti 1. Előadás Elérhetőség e-mail: karajz.sandor@uni-miskolc.hu tel.:46-565111/1899 Tárgy alapvető jellemzői Tárgy neve: NEPTUN kód: Óraszám: 2+0 Kredit:

Részletesebben

1. Előadás Lineáris programozás

1. Előadás Lineáris programozás 1. Előadás Lineáris programozás Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Operációkutatás Az operációkutatás az alkalmazott matematika az az ága, ami bizonyos folyamatok és

Részletesebben

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból ÜTEMTERV Programozás-elmélet c. tárgyhoz (GEMAK233B, GEMAK233-B) BSc gazdaságinformatikus, programtervező informatikus alapszakok számára Óraszám: heti 2+0, (aláírás+kollokvium, 3 kredit) 2019/20-es tanév

Részletesebben

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI 1/12 Operációkutatás 5. gyakorlat Hiperbolikus programozási feladat megoldása Pécsi Tudományegyetem PTI 2/12 Ha az Hiperbolikus programozási feladat feltételek teljesülése mellett a A x b x 0 z(x) = c

Részletesebben

Mikro- és makroökonómia. Bevezető Szalai László

Mikro- és makroökonómia. Bevezető Szalai László Mikro- és makroökonómia Bevezető 2017.09.14. Szalai László Általános információk Tantárgy: Mikro- és Makroökonómia (BMEGT30A001) Kurzuskód: C2 (adatlap: www.kgt.bme.hu) Oktató Szalai László Fogadóóra:

Részletesebben

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tematika Bevezetés A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése Alapfogalmak, az előrejelzési módszerek osztályozása Előrejelzési

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben

Részletesebben

Programozási módszertan

Programozási módszertan 1 Programozási módszertan 1. Alapfogalmak Feldhoffer Gergely 2012 Féléves tananyag terve 2 Program helyességének bizonyítása Reprezentáció Logikai-matematikai eszköztár Programozási tételek bizonyítása

Részletesebben

Tantárgy adatlap Operációkutatás

Tantárgy adatlap Operációkutatás A tantárgy kódja: 4OP13NAK20B A tantárgy megnevezése (magyarul): A tantárgy neve (angolul): Operations Research A tanóra száma (Előadás + szeminárium + gyakorlat + egyéb): 2+1 (előadás+gyakorlat) Kreditérték:

Részletesebben

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha ALAPFOGALMAK 1 Á l l a p o t t é r Legyen I egy véges halmaz és legyenek A i, i I tetszőleges véges vagy megszámlálható, nem üres halmazok Ekkor az A= A i halmazt állapottérnek, az A i halmazokat pedig

Részletesebben

Számítógép és programozás 2

Számítógép és programozás 2 Számítógép és programozás 2 6. Előadás Problémaosztályok http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Emlékeztető A specifikáció egy előfeltételből és utófeltételből álló leírása a feladatnak Léteznek olyan feladatok,

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

DÖNTÉSELŐKÉSZÍTŐ ÉRTÉKELÉSI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK

DÖNTÉSELŐKÉSZÍTŐ ÉRTÉKELÉSI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK DÖNTÉSELŐKÉSZÍTŐ ÉRTÉKELÉSI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK Dr.Tánczos Lászlóné egyetemi tanár BME KözlekedésgazdaságiTanszék TÉMÁK - I A döntési folyamatok áttekintése és rendszerezése. Egykritériumú döntések optimalizálási

Részletesebben

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Nappali tagozat Statisztika 1. Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/6 Tantárgy megnevezése: Statisztika 1. Tantárgy kódja: STAT1KAMEMM Tanterv szerinti óraszám: 2+2

Részletesebben

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31. Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert

Részletesebben

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 8. Előadás Bevezetés Egy olyan LP-t, amelyben mindegyik változó egészértékű, tiszta egészértékű

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok egyetemi docens Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tudnivalók Segédanyagok Jegyzet, előadásvázlatok, munkafüzet Példatár, konzultáció, képletgyűjtemény Elméleti kérdések kidolgozása

Részletesebben

Adatbázis rendszerek Info MÁTRIX

Adatbázis rendszerek Info MÁTRIX Adatbázis rendszerek 2. 0. Info MÁTRIX 28/1 B IT v: 2019.02.01 MAN Info Mátrix 28/2 Szándék nyilatkozat Nem akarom megtölteni a koponyákat fölösleges adatokkal, célom az ott ébredező gondolatok helyes

Részletesebben

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 2. Választási modellek Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Fogalmak Választási modellek célja: annak megjósolása,

Részletesebben

A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA?

A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA? A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA? A döntéshozatali tudatosság hiányosságai és lehetőségei a projekt menedzsmentben Török L. Gábor PhD Sikeres és sikertelen projektek arányai PMI nemzetközi felmérés

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ VEZETŐI SZÁMVITEL. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ VEZETŐI SZÁMVITEL. tanulmányokhoz III. ÉVFOLYAM PÉNZÜGY-SZÁMVITEL SZAK BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ VEZETŐI SZÁMVITEL tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév: 2014/2015. II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Vezetői számvitel Tanszék: Számvitel

Részletesebben

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata Bozóki Sándor MTA SZTAKI Operációkutatás és Döntési Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék

Részletesebben

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba 11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 1-2. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A tantárgy tematikája 1.

Részletesebben

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Emberi erőforrások, gazdálkodási és menedzsment, pénzügy és számvitel szakok nappali tagozat Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév I. félév 1/5 Tantárgy megnevezése

Részletesebben

Matematikai modellezés

Matematikai modellezés Matematikai modellezés Bevezető A diasorozat a Döntési modellek című könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István Döntési folyamatok matematikai modellezése Az emberi tevékenységben meghatározó szerepe

Részletesebben

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 10. Előadás Vállalatelhelyezés Vállalatelhelyezés Amikor egy új telephelyet kell nyitni,

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ Dr. Soumelidis Alexandros 2018.09.06. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A tárgy célja

Részletesebben

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11. 11. gyakorlat Branch-and-Bound a korlátozás és szétválasztás módszere 1. Az egészértéketű programozás 1.1. Bevezető Bizonyos feladatok modellezése kapcsán előfordulhat olyan eset, hogy a megoldás során

Részletesebben

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni

Részletesebben

5. A vezetıi dönt. ntéshozatal. A döntéselmélet tárgya. A racionális viselkedés feltételei megszervezésének, megnyilvánulásának, vizsgálata.

5. A vezetıi dönt. ntéshozatal. A döntéselmélet tárgya. A racionális viselkedés feltételei megszervezésének, megnyilvánulásának, vizsgálata. 5. A vezetıi dönt ntéshozatal A döntéselmélet tárgya A racionális viselkedés feltételei megszervezésének, megnyilvánulásának, logikai, matematikai és, empirikus vizsgálata. 1 A döntéselmélet rendeltetése

Részletesebben

KÖVETELMÉNYEK 2018/ FÉLÉV. 1. hét Szervezési feladatok. Tematika, követelmények.

KÖVETELMÉNYEK 2018/ FÉLÉV. 1. hét Szervezési feladatok. Tematika, követelmények. KÖVETELMÉNYEK 2018/19. 1. FÉLÉV A tantárgy kódja: BOV1114 A tantárgy neve: Matematikai nevelés és módszertana II. Kredit: 3 Kontakt óraszám: 2 óra/hét Féléves tematika: 1. hét Szervezési feladatok. Tematika,

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER. KÉPZÉS 2014/2015/2-es félév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER. KÉPZÉS 2014/2015/2-es félév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER (KSZM, KSZM levelező, RSZM, EU, KKV specializációk) KÉPZÉS 2014/2015/2-es félév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL Tisztelt végzős Hallgatók! Az Önök modulrendszerű Kereskedelmi

Részletesebben

Stratégiai és Üzleti Tervezés

Stratégiai és Üzleti Tervezés Számvitel Intézeti Tanszék /fax: 06-1-383-8480 Cím: Budapest 72. Pf.: 35. 1426 TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ NAPPALI TAGOZAT Stratégiai és Üzleti Tervezés c. tárgy tanulmányozásához 2013/2014.tanév I. félév 1 A tantárgy

Részletesebben

Nem-lineáris programozási feladatok

Nem-lineáris programozási feladatok Nem-lineáris programozási feladatok S - lehetséges halmaz 2008.02.04 Dr.Bajalinov Erik, NyF MII 1 Elég egyszerű példa: nemlineáris célfüggvény + lineáris feltételek Lehetséges halmaz x 1 *x 2 =6.75 Gradiens

Részletesebben

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás Készítette: Dr. Ábrahám István Hiperbolikus programozás Gazdasági problémák optimalizálásakor gyakori, hogy

Részletesebben

SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vezetői számvitel. Pénzügy - számvitel alapszak Távoktatás tagozat 2015/2016. tanév II.

SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vezetői számvitel. Pénzügy - számvitel alapszak Távoktatás tagozat 2015/2016. tanév II. SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Vezetői számvitel Pénzügy - számvitel alapszak Távoktatás tagozat 2015/2016. tanév II. félév 1 SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK A tárgy oktatásának célja: A Budapesti

Részletesebben

Online migrációs ütemezési modellek

Online migrációs ütemezési modellek Online migrációs ütemezési modellek Az online migrációs modellekben a régebben ütemezett munkák is átütemezhetőek valamilyen korlátozott mértékben az új munka ütemezése mellett. Ez csökkentheti a versenyképességi

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER (KSZM, KSZM levelező, RSZM, EU, KKV specializációk) KÉPZÉS 2014/2015-es tanév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER (KSZM, KSZM levelező, RSZM, EU, KKV specializációk) KÉPZÉS 2014/2015-es tanév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER (KSZM, KSZM levelező, RSZM, EU, KKV specializációk) KÉPZÉS 2014/2015-es tanév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL Tisztelt végzős Hallgatók! Az Önök modulrendszerű Kereskedelmi Szakmenedzser

Részletesebben

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai Alkalmazott operációkutatás 1. elıadás 2008/2009. tanév 2008. szeptember 12. Mi az operációkutatás (operations research)? Kialakulása: II.

Részletesebben

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok

Részletesebben

Operációkutatási modellek

Operációkutatási modellek Operációkutatási modellek Alkalmazott matematika A sorozat kötetei: Kóczy T. László Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek (2000) Elliott, J. R. Kopp, P. E.: Pénzpiacok matematikája (2000) Michelberger Szeidl

Részletesebben

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely. 2010. június

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely. 2010. június MIKROÖKONÓMIA I. B Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vállalkozás az EU-ban tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vállalkozás az EU-ban tanulmányokhoz III. évfolyam GM/VSZ BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Vállalkozás az EU-ban tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS 2015/2016 I. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Vállalkozás az EU-ban Tanszék: Vállalkozás és Emberi

Részletesebben

Összehasonlítások hibái

Összehasonlítások hibái Összehasonlítások hibái Kiegészítő anyag BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék http://www.filozofia.bme.hu/ Összehasonlítások Az összehasonlítás alapkérdése: a lehetőségek közül melyik a legjobb egy

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/ Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

A tárgy oktatásának célja

A tárgy oktatásának célja 1 A tárgy oktatásának célja Elérni azt, hogy a hallgatók képesek legyenek a településüzemeltetési ismeretek felsőfokú elsajátítására, logikus összefüggésekben és nagy rendszerekben gondolkodjanak, és tudják

Részletesebben

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP Széchenyi István Egyetem Szerkezetépítési és Geotechnikai Tanszék SZERKEZETÉPÍTÉS II. 20/2016 II. félév FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP A tantárgy részletes programja a tanszéki/tantárgyi honlapról letölthető.

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Diszkrét matematika I. gyakorlat Diszkrét matematika I. gyakorlat 1. gyakorlat Gyakorlatvezet : Dr. Kátai-Urbán Kamilla Helyettesít: Bogya Norbert 2011. szeptember 8. Tartalom Információk 1 Információk Honlapcímek Számonkérések, követelmények

Részletesebben

Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus

Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus Csíkszereda IRT-. kurzus 3. Előadás: A mohó algoritmus 1 Csíkszereda IRT. kurzus Bevezetés Az eddig tanult algoritmus tipúsok nem alkalmazhatók: A valós problémák nem tiszta klasszikus problémák A problémák

Részletesebben

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdaságinformatikus szak nappali tagozat Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/5 Tantárgy megnevezése Matematikai alapok 1 Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI Irodalom: Temesi J., A döntéselmélet alapjai, Aula, 2002, Budapest Lawrence, J.A., Pasternack, B.A., Applied management science, John Wiley & Sons Inc. 2002 Stevenson, W. J., Operation

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Könyvvezetési ismeretek tantárgy tanulmányozásához. Nappali tagozat Gazdálkodás-menedzsment szak. 2014/2015. év II.

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Könyvvezetési ismeretek tantárgy tanulmányozásához. Nappali tagozat Gazdálkodás-menedzsment szak. 2014/2015. év II. SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK : 469-66-98 Budapest 72. Pf.: 35. 1426 TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Könyvvezetési ismeretek tantárgy tanulmányozásához Nappali tagozat Gazdálkodás-menedzsment szak 2014/2015. év II. félév

Részletesebben

S atisztika 1. előadás

S atisztika 1. előadás Statisztika 1. előadás A kutatás hatlépcsős folyamata 1. lépés: Problémameghatározás 2. lépés: A probléma megközelítésének kidolgozása 3. lépés: A kutatási terv meghatározása 4. lépés: Terepmunka vagy

Részletesebben

Stratégiai és Üzleti Tervezés

Stratégiai és Üzleti Tervezés Számvitel Intézeti Tanszék /fax: 06-1-383-8480 Cím: Budapest 72. Pf.: 35. 1426 TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ NAPPALI TAGOZAT Stratégiai és Üzleti Tervezés c. tárgy tanulmányozásához 2014/2015.tanév II. félév 1 A

Részletesebben

Mikroökonómia NGB_AK005_1

Mikroökonómia NGB_AK005_1 Mikroökonómia NGB_AK00_ Általános tudnivalók, követelmények Gazdálkodási és menedzsment, Kereskedelem és marketing, Közszolgálati, Műszaki menedzser, Logisztikai mérnök, Nemzetközi tanulmányok és Egészségügyi

Részletesebben

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus Korlátozás és szétválasztás elve ADAGOLO adattípus Értékhalmaz: E Adagolo : A E Műveletek: A : Adagolo, x : E {Igaz} Letesit(A) {A = /0} {A = A} Megszuntet(A) {Igaz} {A = A} Uresit(A) {A = /0} {A = A}

Részletesebben

Outsourcing az optimalizálás lehetőségének egyik eszköze

Outsourcing az optimalizálás lehetőségének egyik eszköze Outsourcing az optimalizálás lehetőségének egyik eszköze Kissné Dézsi Erika MOL Csoport, Petrolkémia - Tiszai Vegyi Kombinát Nyrt. Logisztika menedzsmentvezető Debrecen, 2009.10.02. Outsourcing az optimalizálás

Részletesebben

A problémamegoldás elmélete Döntéselméleti alapok. Készítette: Dr. Szűts István, Dr. Duma László

A problémamegoldás elmélete Döntéselméleti alapok. Készítette: Dr. Szűts István, Dr. Duma László A problémamegoldás elmélete Döntéselméleti alapok Készítette: Dr. Szűts István, Dr. Duma László Modell: a valóság valamilyen mása. Modell Valóság A formális rendszerben végezhető műveletek Az anyagi dolgokkal

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató 2014/2015. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Matematikai alapok

Részletesebben

Opkut deníciók és tételek

Opkut deníciók és tételek Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számvitel 2. Gazdaságinformatikus alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számvitel 2. Gazdaságinformatikus alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Számvitel 2 Gazdaságinformatikus alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév A tantárgy rövid bemutatása: A Budapesti Gazdasági Főiskola Pénzügyi és Számviteli Főiskolai Karán

Részletesebben

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Az optimalizálás alapfeladata Keressük f függvény maximumát ahol f : R n R és

Részletesebben

Lineáris algebra (10A103)

Lineáris algebra (10A103) Lineáris algebra (10A103) Dr. Hartmann Miklós Tudnivalók Honlap: http://www.math.u-szeged.hu/~hartm Jegyzet: Megyesi László: Lineáris algebra. Vizsga: írásbeli, feltétele a Lineáris algebra gyakorlat teljesítése.

Részletesebben

4. Fogyasztói preferenciák elmélete

4. Fogyasztói preferenciák elmélete 4. Fogyasztói preferenciák elmélete (ld. Temesi J.: A döntéselmélet alapjai, 47-63) 4.1 Preferencia relációk Mit jelent a fogyasztó választása? Legyen X egy olyan halmaz amelynek az elemei azok a lehetőségek

Részletesebben

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1.

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1. Matematika B/1 Biró Zsolt Tartalomjegyzék 1. Célkit zések 1 2. Általános követelmények 1 3. Rövid leírás 1 4. Oktatási módszer 1 5. Követelmények, pótlások 2 6. Program (el adás) 2 7. Program (gyakorlat)

Részletesebben

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének

Részletesebben

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP Széchenyi István Egyetem Szerkezetépítési és Geotechnikai Tanszék TARTÓSZERKEZETEK IV. 2015/2016 I. félév FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP A tantárgyi részletes program a tanszéki/tantárgyi honlapról letölthető.

Részletesebben

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :

Részletesebben

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás Elágazás és korlátozás A backtrack alkalmas-e optimális megoldás keresésére? Van költség, és a legkisebb költségű megoldást szeretnénk előállítani. Van

Részletesebben

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Alapfogalmak

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Alapfogalmak NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Alapfogalmak Kiss Olivér Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Tanszék Előadás A tárgy heti fél előadás és egy szeminárium formájában kerül oktatásra. Dr. Misz József, Hétfő

Részletesebben

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: szerda 11:30 11:55, TA125 Gyakorlatvezető

Részletesebben

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés XII. előadás Többszempontú döntések elmélete MAUT (Multi Attribute Utility Theory ) A többszempontú döntési feladatok megoldásának lépései: A döntési feladat felépítése: a) a cél megfogalmazása, b) az

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2017/18 2. félév 3. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása

Részletesebben

Általános algoritmustervezési módszerek

Általános algoritmustervezési módszerek Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás

Részletesebben

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

EuroOffice Optimalizáló (Solver) 1. oldal EuroOffice Optimalizáló (Solver) Az EuroOffice Optimalizáló egy OpenOffice.org bővítmény, ami gyors algoritmusokat kínál lineáris programozási és szállítási feladatok megoldására. Szimplex módszer

Részletesebben

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI / Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI /. Legyen adott az alábbi LP-feladat: x + 4x + x 9 x + x x + x + x 6 x, x, x x + x +

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as

Részletesebben

Pénzügyi instrumentumok számvitele

Pénzügyi instrumentumok számvitele Budapesti Gazdasági Főiskola Pénzügyi és Számviteli Főiskolai Kar Budapest Nappali tagozat MESTERSZAK Pénzügyi instrumentumok számvitele Tantárgyi útmutató 2014/2015 tanév tavaszi félév 1 Tantárgy megnevezése:

Részletesebben